論文の概要: Ripple Knowledge Graph Convolutional Networks For Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01147v2
• Date: Wed, 10 Apr 2024 04:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 19:45:16.818075
• Title: Ripple Knowledge Graph Convolutional Networks For Recommendation Systems
• Title（参考訳）: 推薦システムのためのリップル知識グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Chen Li, Yang Cao, Ye Zhu, Debo Cheng, Chengyuan Li, Yasuhiko Morimoto,
• Abstract要約: 本稿では,各ユーザの好みを動的に分析し,適切な項目を推薦する,RKGCNというエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルを提案する。 アイテム側とユーザ側の知識グラフを組み合わせて表現を強化し、知識グラフにおける豊富な情報の利用を最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.472910821647703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using knowledge graphs to assist deep learning models in making recommendation decisions has recently been proven to effectively improve the model's interpretability and accuracy. This paper introduces an end-to-end deep learning model, named RKGCN, which dynamically analyses each user's preferences and makes a recommendation of suitable items. It combines knowledge graphs on both the item side and user side to enrich their representations to maximize the utilization of the abundant information in knowledge graphs. RKGCN is able to offer more personalized and relevant recommendations in three different scenarios. The experimental results show the superior effectiveness of our model over 5 baseline models on three real-world datasets including movies, books, and music.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルの推薦決定を支援するために知識グラフを用いることで、モデルの解釈可能性と精度を効果的に向上することが最近証明された。 本稿では,各ユーザの好みを動的に分析し,適切な項目を推薦する,RKGCNというエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルを提案する。 アイテム側とユーザ側の知識グラフを組み合わせて表現を充実させ、知識グラフにおける豊富な情報の利用を最大化する。 RKGCNは3つの異なるシナリオにおいて、よりパーソナライズされ、関連するレコメンデーションを提供することができる。 実験の結果,映画,本,音楽を含む実世界の3つのデータセット上で,5つのベースラインモデルよりも優れた効果が得られた。

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